【CN109657411A】一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模及优化方法【专利】
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及优化方法 ( 57 )摘要
本发明公开了一种基于数据驱动的溶剂脱 沥青装置建模及优化方法。所述基于数据驱动的 溶剂脱沥青装置建模方法，所述方法包括：(1 )现 场数据的预处理 ，所述现场数据包括溶剂脱沥青 装 置的 生 产 操 作数 据 、原料 和 产品 性 质分 析 数 据 ；( 2 )筛选特征变量 ，所述筛选根据工艺原理和 过程进行 ；( 3 )对特征变量采 用主成分分析法 (PCA)进行降维；和(4)采用反向传播( BP)神经网 络就降维后的数据集进行建模，分别建立脱沥青 油( DAO )的收率模型和脱硫脱残炭模型。所述优 化方法包括利用构建得到的基于数据驱动的溶 剂脱沥青装置模型优化溶剂脱沥青装置操作条 件的步骤。
背景技术 [0002] 随着现代工业的迅速发展，石油作为国家战略物资在国民经济中发挥着至关重要 的 作 用。由 于原 油质量逐渐劣化 ，炼 油过程中的 渣 油再 利 用问 题得到了重视。溶 剂脱沥青 (solvent deasphalting，SDA)工艺是生产催化裂化或加氢裂化原料的一个重要环节，增加 了重 油的 加工深度和附 加值。作为炼 油企业重要的 加工单元之一 ，对溶剂脱沥青装置进行 模拟和优化，使其适应不同工况以满足后续加工单元的要求至关重要。 [0003] 溶剂脱沥青装置分为溶剂抽提段和溶剂回收段两部分，其核心抽提段的原理是溶 剂的液液萃取——基于溶剂对渣油中不同化学族组分的溶解能力不同来分离轻重液相。渣 油的成分极其复 杂 ，现有的 研究大多采 用热 力学预 测相平衡数据 ，辅以 少量实验数据作为 延伸，或者按照K值不同给每一个温度馏分划分新的族组分。机理模型在对渣油虚拟族组分 的划分上多采用试凑法，需要凭经验不断调试，具有很高的复杂性。 [0004] 因此，本领域迫切需要一种溶剂脱沥青装置模拟方法，用以解决上述技术问题。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910048915 .2
(22)申请日 2019 .01 .18
(71)申请人 华东理工大学 地址 200237 上海市徐汇区上海市梅陇路 130号
(72)发明人 钱锋 钟伟民 隆建 杨明磊 杜文莉
(74)专利代理机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100
2
CN 109657411 A
说 明 书
一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模及优化方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1/9 页
技术领域 [0001] 本发明涉及一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置模拟与操作条件的优化方法。该 方法可 用于模拟溶剂脱沥青过程 ，预 测产品收 率 和性 质 ，并且快速智能地优化装置的 主要 操作条件。
权利要求书1页 说明书9页 附图4页
CN 109657411 A
CN 109657411 A
权 利 要 求 书
1/1 页
1 .一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模方法，其特征在于，所述方法包括： (1) 现场数据的预处理 ，所述现场数据包括溶剂脱沥青装置的生产操作数据、原料和产 品性质分析数据； (2)筛选特征变量，所述筛选根据工艺原理和过程特性进行； (3)对特征变量采用主成分分析法(PCA)进行降维； (4) 采 用反向 传播 (BP) 神经网络就降 维后的数据集进行建模 ，分别建立脱沥青油(DAO) 的收率模型和脱硫脱残炭模型。 2 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述数据的预处理包括进行数据调和、 清洗、变换和归约。 3 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述数据的预处理包括在剔除掉异常数 据点后 ，将DCS数据处理成12h的 均值形式 ，并对相应时间段的性 质数据的缺省值进行插值 操作后与操作数据组合，并将其归一化到[-1 ,1]区间。 4 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述特征变量包括针对DAO收率模型的 输入变量，以及DAO脱硫脱残炭模型的变量。 5 .如权利要求4所述的建模方法，其特征在于，所述DAO收率模型的输入变量包括渣油 密度ρVR、运动粘度μVR、残炭质量分数wVR、硫含量wS、铁含量wFe、镍含量wNi、钒含量wV、饱和分 含量wSH、芳香分含量wAH、胶质含量wR、沥青质含量wA、抽提塔入口温度TR1I、抽提塔顶部温度 TR1 T 、抽提 塔 底部温 度TR1 B 、沉降 塔 入口 温 度TR 2I 、沉降 塔 顶部 压 力PR 2T 、沉降 塔 副溶 剂温 度 TR2FRJ、冷渣进料流量FVR和溶剂比R等共计19维输入特征变量。 6 .如权利要求4所述的建模方法，其特征在于，所述DAO脱硫脱残炭模型的变量包括渣 油密度ρVR、运动粘度μVR、硫含量wS、铁含量wFe、镍含量wNi、饱和分含量wSH、芳香分含量wAH、胶 质含量wR、沥青质含量wA、抽提塔入口温度TR1I、抽提塔顶部温度TR1T、沉降塔顶部压力PR2T、沉 降塔顶部温度TR2T、沉降塔副溶剂温度TR2FRJ、冷渣进料流量FVR和溶剂比R等共计16维特征变 量。 7 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，采用PCA方法对特征变量进行降维，选取 特征贡献率大于99％的成分作为建模变量。 8 .一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置优化方法，其特征在于，所述方法包括利用权 利要求1-7中任一项所述的方法构建得到的基于数据驱动的溶剂脱沥青装置模型优化溶剂 脱沥青装置的步骤 ，其中 ，所述优化包括 ：使 用基于差分进化的粒子群算法 ，利用训练完毕 的模型，根据生产目标，对溶剂脱沥青装置的操作条件进行优化，优化目标定义为： maxf(X)＝yDAO 其中 ，决策变量X为溶剂脱沥青装置的 操作条件。yDAO表示DAO收率模型的 输出 ，为产品 脱沥青油的收率。 9 .如权利要求8所述的优化方法，其特征在于，通过基于差分进化的粒子群优化算法， 利 用DAO收率模型 和脱硫脱残炭模型联动 ，根据脱沥青 油收 率最大化的 生产目 标 ，通过DAO 收率模型对装置操作条件进行优化，并将每一次迭代生成的操作条件送入脱硫脱残炭模型 中求得脱沥青油的硫、残炭含量，并判断该值是否满足约束，同时设定抽提塔顶部温度大于 抽提塔底部温度 ,以此保证优化结果的可执行性。
代理人 张睿
(51)Int .Cl . G06F 17/50(2006 .01) G06N 3/00(2006 .01) G06N 3/08(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109657411 A (43)申请公布日 2019.04.19
( 54 )发明 名称 一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模
本发明公开了一种基于数据驱动的溶剂脱 沥青装置建模及优化方法。所述基于数据驱动的 溶剂脱沥青装置建模方法，所述方法包括：(1 )现 场数据的预处理 ，所述现场数据包括溶剂脱沥青 装 置的 生 产 操 作数 据 、原料 和 产品 性 质分 析 数 据 ；( 2 )筛选特征变量 ，所述筛选根据工艺原理和 过程进行 ；( 3 )对特征变量采 用主成分分析法 (PCA)进行降维；和(4)采用反向传播( BP)神经网 络就降维后的数据集进行建模，分别建立脱沥青 油( DAO )的收率模型和脱硫脱残炭模型。所述优 化方法包括利用构建得到的基于数据驱动的溶 剂脱沥青装置模型优化溶剂脱沥青装置操作条 件的步骤。
背景技术 [0002] 随着现代工业的迅速发展，石油作为国家战略物资在国民经济中发挥着至关重要 的 作 用。由 于原 油质量逐渐劣化 ，炼 油过程中的 渣 油再 利 用问 题得到了重视。溶 剂脱沥青 (solvent deasphalting，SDA)工艺是生产催化裂化或加氢裂化原料的一个重要环节，增加 了重 油的 加工深度和附 加值。作为炼 油企业重要的 加工单元之一 ，对溶剂脱沥青装置进行 模拟和优化，使其适应不同工况以满足后续加工单元的要求至关重要。 [0003] 溶剂脱沥青装置分为溶剂抽提段和溶剂回收段两部分，其核心抽提段的原理是溶 剂的液液萃取——基于溶剂对渣油中不同化学族组分的溶解能力不同来分离轻重液相。渣 油的成分极其复 杂 ，现有的 研究大多采 用热 力学预 测相平衡数据 ，辅以 少量实验数据作为 延伸，或者按照K值不同给每一个温度馏分划分新的族组分。机理模型在对渣油虚拟族组分 的划分上多采用试凑法，需要凭经验不断调试，具有很高的复杂性。 [0004] 因此，本领域迫切需要一种溶剂脱沥青装置模拟方法，用以解决上述技术问题。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910048915 .2
(22)申请日 2019 .01 .18
(71)申请人 华东理工大学 地址 200237 上海市徐汇区上海市梅陇路 130号
(72)发明人 钱锋 钟伟民 隆建 杨明磊 杜文莉
(74)专利代理机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100
2
CN 109657411 A
说 明 书
一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模及优化方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1/9 页
技术领域 [0001] 本发明涉及一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置模拟与操作条件的优化方法。该 方法可 用于模拟溶剂脱沥青过程 ，预 测产品收 率 和性 质 ，并且快速智能地优化装置的 主要 操作条件。
权利要求书1页 说明书9页 附图4页
CN 109657411 A
CN 109657411 A
权 利 要 求 书
1/1 页
1 .一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模方法，其特征在于，所述方法包括： (1) 现场数据的预处理 ，所述现场数据包括溶剂脱沥青装置的生产操作数据、原料和产 品性质分析数据； (2)筛选特征变量，所述筛选根据工艺原理和过程特性进行； (3)对特征变量采用主成分分析法(PCA)进行降维； (4) 采 用反向 传播 (BP) 神经网络就降 维后的数据集进行建模 ，分别建立脱沥青油(DAO) 的收率模型和脱硫脱残炭模型。 2 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述数据的预处理包括进行数据调和、 清洗、变换和归约。 3 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述数据的预处理包括在剔除掉异常数 据点后 ，将DCS数据处理成12h的 均值形式 ，并对相应时间段的性 质数据的缺省值进行插值 操作后与操作数据组合，并将其归一化到[-1 ,1]区间。 4 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，所述特征变量包括针对DAO收率模型的 输入变量，以及DAO脱硫脱残炭模型的变量。 5 .如权利要求4所述的建模方法，其特征在于，所述DAO收率模型的输入变量包括渣油 密度ρVR、运动粘度μVR、残炭质量分数wVR、硫含量wS、铁含量wFe、镍含量wNi、钒含量wV、饱和分 含量wSH、芳香分含量wAH、胶质含量wR、沥青质含量wA、抽提塔入口温度TR1I、抽提塔顶部温度 TR1 T 、抽提 塔 底部温 度TR1 B 、沉降 塔 入口 温 度TR 2I 、沉降 塔 顶部 压 力PR 2T 、沉降 塔 副溶 剂温 度 TR2FRJ、冷渣进料流量FVR和溶剂比R等共计19维输入特征变量。 6 .如权利要求4所述的建模方法，其特征在于，所述DAO脱硫脱残炭模型的变量包括渣 油密度ρVR、运动粘度μVR、硫含量wS、铁含量wFe、镍含量wNi、饱和分含量wSH、芳香分含量wAH、胶 质含量wR、沥青质含量wA、抽提塔入口温度TR1I、抽提塔顶部温度TR1T、沉降塔顶部压力PR2T、沉 降塔顶部温度TR2T、沉降塔副溶剂温度TR2FRJ、冷渣进料流量FVR和溶剂比R等共计16维特征变 量。 7 .如权利要求1所述的建模方法，其特征在于，采用PCA方法对特征变量进行降维，选取 特征贡献率大于99％的成分作为建模变量。 8 .一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置优化方法，其特征在于，所述方法包括利用权 利要求1-7中任一项所述的方法构建得到的基于数据驱动的溶剂脱沥青装置模型优化溶剂 脱沥青装置的步骤 ，其中 ，所述优化包括 ：使 用基于差分进化的粒子群算法 ，利用训练完毕 的模型，根据生产目标，对溶剂脱沥青装置的操作条件进行优化，优化目标定义为： maxf(X)＝yDAO 其中 ，决策变量X为溶剂脱沥青装置的 操作条件。yDAO表示DAO收率模型的 输出 ，为产品 脱沥青油的收率。 9 .如权利要求8所述的优化方法，其特征在于，通过基于差分进化的粒子群优化算法， 利 用DAO收率模型 和脱硫脱残炭模型联动 ，根据脱沥青 油收 率最大化的 生产目 标 ，通过DAO 收率模型对装置操作条件进行优化，并将每一次迭代生成的操作条件送入脱硫脱残炭模型 中求得脱沥青油的硫、残炭含量，并判断该值是否满足约束，同时设定抽提塔顶部温度大于 抽提塔底部温度 ,以此保证优化结果的可执行性。
代理人 张睿
(51)Int .Cl . G06F 17/50(2006 .01) G06N 3/00(2006 .01) G06N 3/08(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109657411 A (43)申请公布日 2019.04.19
( 54 )发明 名称 一种基于数据驱动的溶剂脱沥青装置建模